Machine learning is changing the world! Machine learning is changing the world! 在之前的章节中(见个人微信公众号连载),我们学习了如何训练多种不同形式的高级机器学习模型。由于机器学习算法模型的内部结构的负责性,它们通常被认为是“黑箱”模型。然而,正是由于它们的复杂性,它们通常可以更准确地预测非线性、微...
电子书《Interpretable Machine Learning》可解释的机器学习,使黑匣子模型可解释的指南 http://t.cn/RYH7XQ9 “机器学习在改善产品、流程和研究方面具有巨大潜力。但计算机通常不会解释它们的预测,这成为了采用...
电子书 《Interpretable Machine Learning》可解释的机器学习 http://t.cn/RYH7XQ9 “本书涵盖了许多可解释机器学习的技术。在前几章中,我介绍了解释性的概念,并阐述了为什么解释性是必要的。书中甚至还有一些短...
Kim, Been, Rajiv Khanna, and Oluwasanmi O. Koyejo. “Examples are not enough, learn to criticize! Criticism for interpretability.” Advances in Neural Information Processing Systems (2016). Doshi-Velez, Finale, and Been Kim. “Towards a rigorous science of interpretable machine learning,” no....
Machine learning is changing the world! 在之前的章节中(见个人微信公众号连载),我们学习了如何训练多种不同形式的高级机器学习模型。由于机器学习算法模型的内部结构的负责性,它们通常被认为是“黑箱”模型。然而,正是由于它们的复杂性,它们通常可以更准确地预测非线性、微弱或一些罕见的现象。不幸的是,以上过程通常...
SHAP values帮助我们量化特征对预测的贡献。SHAP值越接近于零，表示该特征对预测的贡献越小；而SHAP值...
可解释性机器学习（Interpretable Machine Learning, IML）作为人工智能领域的一个重要分支，旨在让机器学习...
Interpretable Machine Learning 作者:[德] Christoph Molnar 出版社:Lulu Press 出版年:2019-3-24 页数:318 定价:USD 47.62 装帧:Paperback ISBN:9780244768522 豆瓣评分 7.7 39人评价 5星 20.5% 4星 56.4% 3星 15.4% 2星 2.6% 1星 5.1% 评价: 写笔记...
What do we mean with interpretable? There are several reasons to make a “black box” machine learning model interpretable. First, an interpretable output can be more readily understood and trusted by its users (for example, clinicians deciding whether to prescribe a treatment), making its outputs...
本文聚焦于可解释性机器学习领域，深入探讨了影响函数（influence function）这一核心概念。该方法由Pang Wei Koh提出，于2017年获得ICML最佳论文奖。通过追踪学习算法对模型预测的影响，并返回训练数据，影响函数能够识别对特定预测最有影响力的数据点。与传统可解释性方法有所不同，影响函数聚焦于衡量训练...